Diffusion kurtosis imaging and diffusion tensor imaging parameters applied to white matter and gray matter of patients with anti-N-methyl-D-aspartate receptor encephalitis
Notice bibliographique
Résumé
Objectives To compare parameters of diffusion tensor imaging (DTI) and diffusion kurtosis imaging (DKI) to evaluate which can better describe the microstructural changes of anti-N-methyl-D-aspartate receptor (NMDAR) encephalitis patients and to characterize the non-Gaussian diffusion patterns of the whole brain and their correlation with neuropsychological impairments in these patients. Materials and methods DTI and DKI parameters were measured in 57 patients with anti-NMDAR encephalitis and 42 healthy controls. Voxel-based analysis was used to evaluate group differences between white matter and gray matter separately. The modified Rankin Scale (mRS) was used to evaluate the severity of the neurofunctional recovery of patients, the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) was used to assess global cognitive performance, and the Hamilton Depression Scale (HAMD) and fatigue severity scale (FSS) were used to evaluate depressive and fatigue states. Results Patients with anti-NMDAR encephalitis showed significantly decreased radial kurtosis (RK) in the right extranucleus in white matter ( P < 0.001) and notably decreased kurtosis fractional anisotropy (KFA) in the right precuneus, the right superior parietal gyrus (SPG), the left precuneus, left middle occipital gyrus, and left superior occipital gyrus in gray matter ( P < 0.001). Gray matter regions with decreased KFA overlapped with those with decreased RK in the left middle temporal gyrus, superior temporal gyrus (STG), supramarginal gyrus (SMG), postcentral gyrus (POCG), inferior parietal but supramarginal gyrus, angular gyrus (IPL) and angular gyrus (ANG) ( P < 0.001). The KFA and RK in the left ANG, IPL and POCG correlated positively with MoCA scores. KFA and RK in the left ANG, IPL, POCG and SMG correlated negatively with mRS scores. KFA in the left precuneus and right SPG as well as RK in the left STG correlated negatively with mRS scores. No significant correlation between KFA and RK in the abnormal brain regions and HAMD and FSS scores was found. Conclusion The microstructural changes in gray matter were much more extensive than those in white matter in patients with anti-NMDAR encephalitis. The brain damage reflected by DKI parameters, which have higher sensitivity than parameters of DTI, correlated with cognitive impairment and the severity of the neurofunctional recovery.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».